Een meta-analyse is in feite een studie over studies. Het wordt gebruikt om een geïntegreerd resultaat te krijgen. Met andere woorden, een onderzoeker beoordeelt eerder gepubliceerde onderzoeken over een onderwerp en analyseert vervolgens de verschillende resultaten om algemene trends in de onderzoeken te vinden. Het kan worden gebruikt in de psychologie, de algemene medische praktijk of gedetailleerde studies van bepaalde ziekten, aandoeningen en behandelingen.
Waarom is meta-analyse belangrijk?
Met nieuwe onderzoeken van over de hele wereld die voortdurend worden gepubliceerd, is de hoeveelheid medisch onderzoek die beschikbaar is overweldigend. Dit geldt zelfs voor de meest ervaren beoefenaar.
Een meta-analyse is nuttig omdat het een recensie is die is ontworpen om informatie samen te vatten. Het volgt een paar algemene principes in die zin dat een meta-analyse:
- wordt systematisch gedaan
- volgt bepaalde criteria
- bevat een pool van resultaten
- is gebaseerd op een kwantitatieve analyse
De review geeft belangrijke conclusies en trends die van invloed zijn op toekomstig onderzoek, de beslissingen van beleidsmakers en de manier waarop patiënten zorg ontvangen.
De belangrijkste doelstellingen
Zoals u nu weet, is een meta-analyse een samenvatting van geïntegreerde resultaten die zijn geanalyseerd op hun verschillen. Andere doelstellingen van dit type klinische beoordeling zijn:
- Evalueer effecten in verschillende subsets van deelnemers.
- Creëer nieuwe hypothesen om toekomstige klinische studies te inspireren.
- Overwin de beperkingen van kleine steekproefomvang.
- Stel statistische significantie vast.
Meta-analyse "vergroot" steekproefgrootte
Een van de redenen waarom meta-analyses zo nuttig zijn, is vanwege een maar al te vaak voorkomend probleem in veel onderzoeksstudies: kleine steekproefomvang.
Het gebruik van een grote steekproefomvang vereist meer middelen, waaronder fondsen en personeel, dan een kleine steekproefomvang. Wanneer individuele onderzoeksprojecten niet een significant aantal onderwerpen bestuderen, kan het moeilijk zijn om betrouwbare en valide conclusies te trekken.
Meta-studies helpen het probleem van kleine steekproefomvang te overwinnen, omdat ze meerdere onderzoeken over hetzelfde vakgebied beoordelen.
Statistische significantie vaststellen
Meta-analyses kunnen ook helpen bij het vaststellen van statistische significantie tussen onderzoeken die anders tegenstrijdige resultaten zouden lijken te hebben.
Wanneer je veel onderzoeken tegelijk in aanmerking neemt, is de vastgestelde statistische significantie veel groter dan bij één onderzoek alleen. Dit is belangrijk omdat statistische significantie de validiteit van eventuele waargenomen verschillen vergroot. Dit verhoogt de betrouwbaarheid van de informatie.
Voordelen:
Meta-analyses bieden tal van voordelen ten opzichte van individuele studies. Dit omvat een grotere statistische kracht en meer vermogen om te extrapoleren naar de grotere populatie. Ze worden ook als evidence-based beschouwd.
nadelen
Hoewel het een krachtig onderzoeksinstrument is, heeft meta-analyse nadelen. Het kan een moeilijke en tijdrovende poging zijn om alle geschikte onderzoeken te vinden om te onderzoeken. Meta-analyses vereisen ook complexe statistische vaardigheden en technieken.
Waarom meta-analyse controversieel is?
Hoewel onderzoekers erkennen dat meta-analyse een effectief hulpmiddel is, ligt de controverse in de procedure die de recensenten gebruiken. Het volgen van de bovengenoemde principes is van cruciaal belang voor het trekken van geldige en betrouwbare conclusies.
Experts waarschuwen dat zelfs kleine afwijkingen van het protocol vooringenomen en misleidende resultaten kunnen opleveren. Bovendien is gebleken dat sommige meta-analyses, eenmaal voltooid en peer-reviewed, ongepast en ongerechtvaardigd zijn.
Soorten vooringenomenheid
Een bevooroordeelde meta-analyse kan misleidende resultaten opleveren.
De drie belangrijkste soorten vooroordelen zijn:
- Publicatie bias. Het probleem hier is dat "positieve" studies eerder naar de drukker gaan.
- Zoek bias. Het zoeken naar studies kan onbedoeld vertekende resultaten opleveren. Dit omvat het gebruik van een onvolledige set trefwoorden of verschillende strategieën om databases te doorzoeken. Ook de gebruikte zoekmachine kan een factor zijn.
- Selectie vooringenomenheid. Onderzoekers moeten duidelijk criteria definiëren voor het kiezen uit de lange lijst van potentiële onderzoeken die in de meta-analyse moeten worden opgenomen om onbevooroordeelde resultaten te garanderen.
